package NowCoder.DynamicPlanning;

import java.util.*;

/**
 * HJ52 计算字符串的编辑距离
 * 中等  通过率：34.37%  时间限制：1秒  空间限制：256M
 * 知识点 字符串 动态规划
 * warning 校招时部分企业笔试将禁止编程题跳出页面，为提前适应，练习时请使用在线自测，而非本地IDE。
 * 描述
 * Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家 Levenshtein 提出的，故又叫 Levenshtein Distance 。
 *
 * 例如：
 * 字符串A: abcdefg
 * 字符串B: abcdef
 *
 * 通过增加或是删掉字符 ”g” 的方式达到目的。这两种方案都需要一次操作。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离。
 *
 * 要求：
 * 给定任意两个字符串，写出一个算法计算它们的编辑距离。
 * 数据范围：给定的字符串长度满足  1≤len(str)≤1000
 *
 * 输入描述：
 * 每组用例一共2行，为输入的两个字符串
 *
 * 输出描述：
 * 每组用例输出一行，代表字符串的距离
 *
 * 示例1
 * 输入：
 * abcdefg
 * abcdef
 * 输出：
 * 1
 * https://www.nowcoder.com/practice/3959837097c7413a961a135d7104c314?tpId=37&tqId=21275&ru=/exam/oj
 */
public class 计算字符串的编辑距离_HJ52 {
    //TODO:请重做该题
    /**
     * Java版本,看到字符串修改代价第一时间想到动态规划
     *     A[0,...i-1]最后修改为B[0,...j-1]，有以下两种情况：
     *             （一）A[i-1] == B[j-1]时，最后一个元素不用动，只用考虑A[0,...i-2]编辑为B[0,...j-2]需要的代价,dp[i][j] = dp[i-1][j-1]
     *             （二）A[i-1]!=B[j-1]时，又可以分成以下三种情况：
     *             1、从A[0,...i-2]编辑为B[0,...j-1]，再删除A[i-1]
     *             2、从A[0,...i-1]编辑为B[0,...j-2]，再插入B[j-1]
     *             3、从A[0,...i-2]编辑为B[0,...j-2]，再将A[i-1]修改为B[j-1]
     *     每次取三种情况最小值
     *     最后返回dp[n][m];
     */
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        while(sc.hasNext()){
            String s1 = sc.next();
            String s2 = sc.next();
            int dp[][] = new int[s1.length()+1][s2.length()+1];
            dp[0][0] = 0;
            for(int i = 1;i<dp.length;i++){
                dp[i][0] = i;
            }
            for(int i = 1;i<dp[0].length;i++){
                dp[0][i] = i;
            }
            for(int i = 1;i<dp.length;i++){
                for(int j = 1;j<dp[0].length;j++){
                    if(s1.charAt(i-1)==s2.charAt(j-1))
                    {
                        dp[i][j] = dp[i-1][j-1];
                    }
                    else {
                        dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j-1]+1,Math.min(dp[i][j-1]+1,dp[i-1][j]+1));
                    }
                }
            }
            System.out.println(dp[s1.length()][s2.length()]);
        }
    }
}
